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首页> 外文期刊>Transactions in GIS: TG >An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings
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An evaluation of sampling and full enumeration strategies for Fisher Jenks classification in big data settings

机译：在大数据设置中对Fisher Jenks分类进行抽样和全额枚举策略的评估

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Large data contexts present a number of challenges to optimal choropleth map classifiers. Application of optimal classifiers to a sample of the attribute space is one proposed solution. The properties of alternative sampling-based classification methods are examined through a series of Monte Carlo simulations. The impacts of spatial autocorrelation, number of desired classes, and form of sampling are shown to have significant impacts on the accuracy of map classifications. Tradeoffs between improved speed of the sampling approaches and loss of accuracy are also considered. The results suggest the possibility of guiding the choice of classification scheme as a function of the properties of large data sets.
机译：大数据上下文呈现了许多挑战，以最佳的摩尔普拉地图分类器。 最佳分类器在属性空间样本中的应用是一个提出的解决方案。 通过一系列蒙特卡罗模拟检查替代采样的分类方法的性质。 空间自相关，所需类别的数量和采样形式的影响被证明对地图分类的准确性产生重大影响。 还考虑了改进的采样方法和准确性损失之间的权衡之间的权衡。 结果表明，作为大数据集的属性的函数指导分类方案的选择的可能性。

著录项

  • 来源
    《Transactions in GIS: TG》 |2017年第4期|共15页
  • 作者

    Rey Sergio J.; Stephens Philip; Laura Jason;

  • 作者单位

    Arizona State Univ GeoDa Ctr Geospatial Anal &

    Computat Sch Geog Sci &

    Urban Planning Tempe AZ 85287 USA;

    Arizona State Univ GeoDa Ctr Geospatial Anal &

    Computat Sch Geog Sci &

    Urban Planning Tempe AZ 85287 USA;

    Arizona State Univ GeoDa Ctr Geospatial Anal &

    Computat Sch Geog Sci &

    Urban Planning Tempe AZ 85287 USA;

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  • 正文语种 eng
  • 中图分类 测绘数据库与信息系统;
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